3.7.3 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan
yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap maka disebut homokedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas.
Model regresi yang baik adalah homokedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas Ghozali, 2011.
Metode yang
digunakan untuk
menguji ada
atau tidaknya
heteroskedastisitas yaitu dengan menggunakan uji sctterplot dan uji glejser. Kaidah pengambilan kesimpulan metode ini yaitu jika titik-titik menyebar secara
acak serta tersebar baik di atas maupun dibawah angka 0 pada sumbu Y Ghozali, 2011.
3.7.4 Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Distribusi normal
akan membentuk satu garis lurus diagonal, dan ploting data residual akan dibandingkan dengan garis diagonal. Jika distribusi data residual normal,
maka garis yang menggambarkan data sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya. Dasar pengambilan keputusan memenuhi normalitas atau tidak,
adalah sebagai berikut Ghozali, 2011 :
1. Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis
diagona atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
2. Jika data menyebar jauh dari diagonal danatau tidak mengikuti arah
garis diagonal atau grafik histogram tidak menunjukkan pola distribusi normal, maka regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
Metode lain yang digunakan untuk menguji normalitas adalah metode statistik uji Kolmogrov-Smirnov. Data dikatakan terdistribusi dengan normal bila nilai
signifikansinya 0,05 Ghozali, 2011.
3.8 Model Regresi Linier
Dalam penelitian ini digunakan analisis regresi linier. Regresi linier bertujuan untuk mengetahui pengaruh antara variabel independen dengan
variabel dependen. Model perhitungan formula regresi linier adalah :
P= P= penghentian prematur atas prosedur audit
α = intersep konstanta β = parameter koefisien variabel independen koefisien regresi
tp = time pressure ra = risiko audit
mt = materialitas ke = kesadaran etis
Kategori